Hadoop开发实例视频教程-Cloudera Hadoop 4 实战教程

Hadoop开发实例视频教程

——Cloudera Hadoop 4 实战课程(Hadoop 2.0集群界面化管理、电商在线查询+日志离

线分析)

课程讲师：Cloudy

课程分类：Java

适合人群：中级

课时数量：40课时

用到技术：CDH4，Cloudera Manager，Hive，HBase，Sqoop

涉及项目：电商业日志流量分析项目

Hadoop开发实例视频教程：https://www.wendangku.net/doc/dd3480690.html,/goods-310.html

hadoop简介及工资水平：

目前Hadoop的应用越来越广泛，很多企业都开始采用，Hadoop人才也很稀缺和抢手，待遇和远比Java、.Net开发好。本系列课讲解目前主流的Hadoop版本Cloudera Hadoop 4（这里采用cdh4.1），该版本相比0.20.x,性能和稳定性上提高很多。cdh4环境搭建相比旧版本也复杂很多，但可以用cloudera-manager对集群进行管理和配置。CDH4默认集成了常用的所有组件如Hive、Sqoop、HBase、Hue、Pig、Flume、Mahout、Zookeeper等，从而形成一功能强大的分布式平台。

本课会分享一些本人所在团队自研的适用于企业级开发和应用的框架和工具，这些有效提高了开发效率，大大降低了维护成本，这些正是我们多年实战的结晶。

Hadoop开发实例视频教程课程大纲及内容简介:

每节课约35分钟，共不下40讲

第一章（9讲）

·cloudera manager 介绍和安装

·chd4.1 介绍

·chd4.1 安装

·chd4.1 集群环境搭建、相关组件安装

·cloudera manager管理集群

·cloudera manager下集群高级管理

第二章（约10讲）

·Hive原理

·Hive元数据管理

·Hive数据表和数据存储

·Hive的Java扩展开发

·Hive UDF和UDAF开发

·Hive JDBC连接

·Hive常见场景，实战练习

·Hive -f 传参框架开发

由于hive自带命令hive -f无法传参数，导致hive跨文件的使用基本瘫痪，

无法大量推广。该框架可以任意传参，让hive企业级应用开发更高效和简洁。第三章（约5讲）

·Sqoop原理

·Sqoop使用详解

·用Sqoop实现HDFS/Hive与关系数据库的数据交互

·用Sqoop实现HBase与关系数据库的数据交互

第四章（约8讲）

·Hbase原理

·Hbase系统架构

·Hbase存储机制

·Hbase基本使用

·Hbase表设计思路和方案

·常见应用场景

·和Hive交互

·Java访问、WEB开发

第五章项目实战（约8讲）

电商业日志流量分析项目，互联网企业对海量日志的分析是Hadoop应用的一个重要用途，也是对网站流量、客户行为分析的重要途径。该项目整合Hive、Hbase、Sqoop等常用组件，涉及从后台处理到前台呈现的每一个技术环节。

包括：

·业务需求介绍

·数据建模

·后台算法设计

·后台业务处理

·前台WEB展示等

...

课程详细大纲列表:

第一讲：Cloudera Manager介绍与安装

第二讲：Cloudera Manager详解

第三讲：CDH4.1介绍与环境搭建一

第四讲：CDH4.1环境搭建二

第五讲：Hadoop工作原理、调度策略

第六讲：Hadoop开发作业形式

第七讲：CM下CDH4.1集群高级管理一

第八讲：CM下CDH4.1集群高级管理二

第九讲：小结及Hadoop工作原理

第十讲：Hive工作原理和基本使用

第十一讲：Hive元数据管理和语法详解

第十二讲：Hive表和存储结构

第十三讲：运维案例分享_单机存储均衡和坏block处理

第十四讲：Hive QL 一

第十五讲：Hive QL 二

第十六讲：UDF和UDAF开发

第十七讲：UDAF开发和JDBC访问

第十八讲：Hive优化规则总结

第十九讲：Hive数据压缩技术

第二十讲：Hive-f封装支持传参一

第二十一讲：Hive-f封装支持传参二

第二十二讲：Sqoop使用一

第二十三讲：Sqoop使用二

第二十四讲：Sqoop作业调度

第二十五讲：HBase体系结构

第二十六讲：HBase 表设计案例

第二十七讲：HBase数据加载(Sqoop和Java)

第二十八讲：HBase存储机制

第二十九讲：Java操作HBase一

第三十讲：Java操作HBase二

第三十一讲：Java操作HBase三

第三十二讲：hbase与Hive接口及项目介绍

第三十三讲：订单在线实时查询_Schema设计和HBase数据加载第三十四讲：订单在线实时查询_DAO层实现

第三十五讲：订单在线实时查询_DAO层和前台实现

第三十六讲：电商日志流量分析_项目介绍

第三十七讲：电商日志流量分析_业务实现一

第三十八讲：电商日志流量分析_业务实现二

第三十九讲：电商日志流量分析_业务实现三

第四十讲：电商日志流量分析_业务实现四

hadoop学习课程介绍

云凡教育Hadoop网络培训第二期 开课时间：2014年1月20日 授课方式:YY在线教育+课程视频+资料、笔记+辅导+推荐就业 YY教育平台：20483828 课程咨询：1441562932 大胃 云凡教育Hadoop交流群：306770165 费用： 第二期优惠特价：999元； 授课对象： 对大数据领域有求知欲，想成为其中一员的人员 想深入学习hadoop，而不只是只闻其名的人员 基础技能要求: 具有linux操作一般知识（因为hadoop在linux下跑） 有Java基础(因为hadoop是java写的并且编程也要用java语言) 课程特色 1，以企业实际应用为向导，进行知识点的深入浅出讲解； 2，从零起步，循序渐进，剖析每一个知识； 3，萃取出实际开发中最常用、最实用的内容并以深入浅出的方式把难点化于无形之中 学习安排： Hadoop的起源与生态系统介绍(了解什么是大数据；Google的三篇论文；围绕Hadoop形成的一系列的生态系统；各个子项目简要介绍)

1_Linux系统环境搭建和基本命令使用 针对很多同学对linux命令不熟悉，在课程的学习中，由于命令不熟悉导致很多错误产生，所以特意增加一节linux基础课程，讲解一些常用的命令，对接下来的学习中做好入门准备； 02_Hadoop本地（单机）模式和伪分布式模式安装 本节是最基本的课程，属于入门级别，主要对Hadoop 介绍，集中安装模式，如何在linux上面单机（本地）和伪分布模式安装Hadoop，对HDFS 和MapReduce进行测试和初步认识。 03_HDFS的体系结构、Shell操作、Java API使用和应用案例 本节是对hadoop核心之一——HDFS的讲解。HDFS是所有hadoop操作的基础，属于基本的内容。对本节内容的理解直接影响以后所有课程的学习。在本节学习中，我们会讲述hdfs的体系结构，以及使用shell、java不同方式对hdfs 的操作。在工作中，这两种方式都非常常用。学会了本节内容，就可以自己开发网盘应用了。在本节学习中，我们不仅对理论和操作进行讲解，也会讲解hdfs 的源代码，方便部分学员以后对hadoop源码进行修改。 04_MapReduce入门、框架原理、深入学习和相关MR面试题 本节开始对hadoop核心之一——mapreduce的讲解。mapreduce是hadoop 的核心，是以后各种框架运行的基础，这是必须掌握的。在本次讲解中，掌握mapreduce执行的详细过程，以单词计数为例，讲解mapreduce的详细执行过程。还讲解hadoop的序列化机制和数据类型，并使用自定义类型实现电信日志信息的统计。最后，还要讲解hadoop的RPC机制，这是hadoop运行的基础，通过该节学习，我们就可以明白hadoop是怎么明白的了，就不必糊涂了，本节内容特别重要。 05_Hadoop集群安装管理、NameNode安全模式和Hadoop 1.x串讲复习 hadoop就业主要是两个方向：hadoop工程师和hadoop集群管理员。我们课程主要培养工程师。本节内容是面向集群管理员的，主要讲述集群管理的知

Hadoop+Spark 大数据开发项目实践_光环大数据培训

https://www.wendangku.net/doc/dd3480690.html, Hadoop+Spark 大数据开发项目实践_光环大数据培训 随着IT技术的飞速发展，各行各业都已在广泛尝试使用大数据技术提供更稳健和优质的服务。目前，医疗IT系统收集了大量极具价值的数据，但这些历史医疗数据并没有发挥出其应有的价值。为此，本文拟利用医院现有的历史数据，挖掘出有价值的基于统计学的医学规则、知识，并基于这些信息构建专业的临床知识库，提供诊断、处方、用药推荐功能，基于强大的关联推荐能力，极大地提高医疗服务质量，减轻医疗人员的工作强度。 二、hadoop&Spark 目前大数据处理领域的框架有很多。 从计算的角度上看，主要有MapReduce框架(属于Hadoop生态系统)和Spark框架。其中Spark是近两年出现的新一代计算框架，基于内存的特性使它在计算效率上大大优于MapReduce框架; 从存储角度来看，当前主要还是在用Hadoop生态环境中的HDFS框架。HDFS的一系列特性使得它非常适合大数据环境下的存储。 1、Hadoop Hadoop不是一个软件，而是一个分布式系统基础架构，是由Apache基金会主持开发的一个开源项目。Hadoop可以使用户在不了解分布式底层实现的情况下，开发分布式程序，从而充分利用电脑集群的威力，实现高速运算和大规模数据存储。Hadoop主要有HDFS、MapReduce、Hbase等子项目组成。 Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且使用可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop假设数据处理和存储会失败，因此系统维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop通过并行工作，提高数据处理

Hadoop快速入门

?项目 ?维基 ?Hadoop 0.18文档 Last Published: 07/01/2009 00:38:20 文档 概述 快速入门 集群搭建 HDFS构架设计 HDFS使用指南 HDFS权限指南 HDFS配额管理指南 命令手册 FS Shell使用指南 DistCp使用指南 Map-Reduce教程 Hadoop本地库 Streaming Hadoop Archives Hadoop On Demand API参考 API Changes 维基 常见问题 邮件列表 发行说明 变更日志 PDF Hadoop快速入门 ?目的 ?先决条件 o支持平台 o所需软件 o安装软件 ?下载 ?运行Hadoop集群的准备工作 ?单机模式的操作方法 ?伪分布式模式的操作方法

o配置 o免密码ssh设置 o执行 ?完全分布式模式的操作方法 目的 这篇文档的目的是帮助你快速完成单机上的Hadoop安装与使用以便你对Hadoop 分布式文件系统(HDFS)和Map-Reduce框架有所体会，比如在HDFS上运行示例程序或简单作业等。 先决条件 支持平台 ?GNU/Linux是产品开发和运行的平台。 Hadoop已在有2000个节点的GNU/Linux主机组成的集群系统上得到验证。 ?Win32平台是作为开发平台支持的。由于分布式操作尚未在Win32平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台被支持。 所需软件 Linux和Windows所需软件包括: 1.Java TM1.5.x，必须安装，建议选择Sun公司发行的Java版本。 2.ssh必须安装并且保证sshd一直运行，以便用Hadoop 脚本管理远端 Hadoop守护进程。 Windows下的附加软件需求 1.Cygwin - 提供上述软件之外的shell支持。 安装软件 如果你的集群尚未安装所需软件，你得首先安装它们。 以Ubuntu Linux为例: $ sudo apt-get install ssh $ sudo apt-get install rsync

Hadoop入门—Linux下伪分布式计算的安装与wordcount的实例展示

开始研究一下开源项目hadoop，因为根据本人和业界的一些分析，海量数据的分布式并行处理是趋势，咱不能太落后，虽然开始有点晚，呵呵。首先就是安装和一个入门的小实例的讲解，这个恐怕是我们搞软件开发的，最常见也最有效率地入门一个新鲜玩意的方式了，废话不多说开始吧。 本人是在ubuntu下进行实验的，java和ssh安装就不在这里讲了，这两个是必须要安装的，好了我们进入主题安装hadoop： 1.下载hadoop-0.20.1.tar.gz： https://www.wendangku.net/doc/dd3480690.html,/dyn/closer.cgi/hadoop/common/ 解压：$ tar –zvxf hadoop-0.20.1.tar.gz 把Hadoop 的安装路径添加到环/etc/profile 中: export HADOOP_HOME=/home/hexianghui/hadoop-0.20.1 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH 2.配置hadoop hadoop 的主要配置都在hadoop-0.20.1/conf 下。 (1)在conf/hadoop-env.sh 中配置Java 环境(namenode 与datanode 的配置相同)： $ gedit hadoop-env.sh $ export JAVA_HOME=/home/hexianghui/jdk1.6.0_14 3.3)配置conf/core-site.xml, conf/hdfs-site.xml 及conf/mapred-site.xml(简单配置，datanode 的配置相同) core-site.xml: hadoop.tmp.dir /home/yangchao/tmp A base for other temporary directories. https://www.wendangku.net/doc/dd3480690.html, hdfs://localhost:9000 hdfs-site.xml:( replication 默认为3，如果不修改，datanode 少于三台就会报错)

Hadoop最全面试题整理(附目录)

Hadoop面试题目及答案(附目录) 选择题 1.下面哪个程序负责HDFS 数据存储。 a)NameNode b)Jobtracker c)Datanode d)secondaryNameNode e)tasktracker 答案C datanode 2. HDfS 中的block 默认保存几份？ a)3 份b)2 份c)1 份d)不确定 答案A 默认3 份 3.下列哪个程序通常与NameNode 在一个节点启动？ a)SecondaryNameNode b)DataNode c)TaskTracker d)Jobtracker 答案D 分析：hadoop 的集群是基于master/slave 模式，namenode 和jobtracker 属于master，datanode 和tasktracker 属于slave，master 只有一个，而slave 有多个SecondaryNameNode 内存需求和NameNode 在一个数量级上，所以通常secondaryNameNode（运行在单独的物理机器上）和NameNode 运行在不同的机器上。 JobTracker 和TaskTracker JobTracker 对应于NameNode，TaskTracker 对应于DataNode，DataNode 和NameNode 是针对数据存放来而言的，JobTracker 和TaskTracker 是对于MapReduce 执行而言的。mapreduce 中几个主要概念，mapreduce 整体上可以分为这么几条执行线索：jobclient，JobTracker 与TaskTracker。 1、JobClient 会在用户端通过JobClient 类将应用已经配置参数打包成jar 文件存储到hdfs，并把路径提交到Jobtracker,然后由JobTracker 创建每一个Task（即MapTask 和ReduceTask）并将它们分发到各个TaskTracker 服务中去执行。 2、JobTracker 是一个master 服务，软件启动之后JobTracker 接收Job，负责调度Job 的每一个子任务task 运行于TaskTracker 上，并监控它们，如果发现有失败的task 就重新运行它。一般情况应该把JobTracker 部署在单独的机器上。 3、TaskTracker 是运行在多个节点上的slaver 服务。TaskTracker 主动与JobTracker 通信，接收作业，并负责直接执行每一个任务。TaskTracker 都需要运行在HDFS 的DataNode 上。 4. Hadoop 作者 a)Martin Fowler b)Kent Beck c)Doug cutting 答案C Doug cutting 5. HDFS 默认Block Size a)32MB b)64MB c)128MB 答案：B 6. 下列哪项通常是集群的最主要瓶颈 a)CPU b)网络c)磁盘IO d)内存 答案：C 磁盘 首先集群的目的是为了节省成本，用廉价的pc 机，取代小型机及大型机。小型机和大型机

大数据hadoop面试题-企业项目实战

大数据hadoop面试题-企业项目实战 大数据技术逐渐被企业所重视，其带来的益处其实是可以被无限放大的，要知道，现在的市场都是，得数据者得天下！而数据的获得还是要靠大数据技术的，Hadoop作为大数据技术的一个重要技术点，在面试大数据工程师的时候是肯定要被问及的，千锋小编整理一些关于大数据Hadoop的面试题，预祝每一位大数据工程师都能找到自己理想的工作。 1、在Hadoop中定义的主要公用InputFormat中，默认是哪一个？（A） A、TextInputFormat B、KeyValueInputFormat C、SequenceFileInputFormat 2、下面哪个程序负责HDFS 数据存储？（C） https://www.wendangku.net/doc/dd3480690.html,Node B.JobTracker C.DataNode

D.SecondaryNameNode E.tasktracker 3、HDFS 中的block 默认保存几份？（A） A.3 份 B.2 份 C.1 份 D.不确定 4、下列哪个程序通常与NameNode 在一个节点启动？（D） A.SecondaryNameNode B.DataNode C.TaskTracker D.JobTracker 解析：hadoop的集群是基于master/slave模式，namenode和jobtracker 属于master，datanode和tasktracker属于slave，master只有一个，而slave 有多个. SecondaryNameNode内存需求和NameNode在一个数量级上，所以通常secondary NameNode（运行在单独的物理机器上）和NameNode 运行在不同的机器上。 JobTracker对应于NameNode,TaskTracker对应于DataNode. DataNode和NameNode是针对数据存放来而言的.JobTracker和TaskTracker是对于MapReduce执行而言的. mapreduce中几个主要概念，mapreduce 整体上可以分为这么几条执行

hadoop入门学习资料大全

Hadoop是一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来，Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。 Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。HDFS有着高容错性（fault-tolerent）的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上。而且它提供高传输率（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。 搜索了一些WatchStor存储论坛关于hadoop入门的一些资料分享给大家希望对大家有帮助 jackrabbit封装hadoop的设计与实现 https://www.wendangku.net/doc/dd3480690.html,/thread-60444-1-1.html 用Hadoop进行分布式数据处理 https://www.wendangku.net/doc/dd3480690.html,/thread-60447-1-1.html

Hadoop源代码eclipse编译教程 https://www.wendangku.net/doc/dd3480690.html,/thread-60448-1-2.html Hadoop技术讲解 https://www.wendangku.net/doc/dd3480690.html,/thread-60449-1-2.html Hadoop权威指南(原版) https://www.wendangku.net/doc/dd3480690.html,/thread-60450-1-2.html Hadoop源代码分析完整版 https://www.wendangku.net/doc/dd3480690.html,/thread-60451-1-2.html 基于Hadoop的Map_Reduce框架研究报告 https://www.wendangku.net/doc/dd3480690.html,/thread-60452-1-2.html Hadoop任务调度 https://www.wendangku.net/doc/dd3480690.html,/thread-60453-1-2.html Hadoop使用常见问题以及解决方法 https://www.wendangku.net/doc/dd3480690.html,/thread-60454-1-2.html HBase：权威指南

hadoop基本操作指令

Hadoop基本操作指令 假设Hadoop的安装目录HADOOP_HOME为/home/admin/hadoop，默认认为Hadoop环境已经由运维人员配置好直接可以使用 启动与关闭 启动Hadoop 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/start-all.sh 关闭Hadoop 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/stop-all.sh 文件操作 Hadoop使用的是HDFS，能够实现的功能和我们使用的磁盘系统类似。并且支持通配符，如*。 查看文件列表 查看hdfs中/user/admin/aaron目录下的文件。 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -ls /user/admin/aaron 这样，我们就找到了hdfs中/user/admin/aaron目录下的文件了。 我们也可以列出hdfs中/user/admin/aaron目录下的所有文件（包括子目录下的文件）。 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -lsr /user/admin/aaron 创建文件目录 查看hdfs中/user/admin/aaron目录下再新建一个叫做newDir的新目录。 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -mkdir /user/admin/aaron/newDir 删除文件 删除hdfs中/user/admin/aaron目录下一个名叫needDelete的文件 1. 进入HADOOP_HOME目录。 2. 执行sh bin/hadoop fs -rm /user/admin/aaron/needDelete 删除hdfs中/user/admin/aaron目录以及该目录下的所有文件

(完整版)hadoop习题册

第一章大数据概述 1.互联网的发展分为______个阶段。 A．一 B.三 C.二 D.四 2.下列不属于大数据特点的是（）。 A.种类和来源多样化 B.数据量巨大 C.分析处理速度快 D.价值密度高 3.互联网发展的第_____个时代为智能互联网。 A.3.0 B.4.0 C.1.0 D.2.0 4.关于大数据叙述不正确的一项是（）。 A.大数据=“海量数据”+“复杂类型的数据” B.大数据是指在一定时间对内容抓取、管理和处理的数据集合 C.大数据可以及时有效的分析海量的数据 D.数据包括结构化数据、半结构化数据、结构化数据。 5.下列数据换算正确的一项为（）。 A.1YB=1024EB B.1TB=1024MB C.1PB==1024EB D.1024ZB=1EB 6.结构化数据的表现形式为______。 A.文本 B.视图 C.二维表 D.查询 7.结构化的数据，先有________,再有_________. A.数据结构 B.结构数据 C.内容结构 D.结构内容 8.结构化的数据，先有________,再有_________. A.数据结构 B.结构数据 C.内容结构 D.结构内容 9.软件是大数据的_________。 A.核心 B.部件 C.引擎 D.集合 10.大数据技术不包括( )。 A.数据计算 B.数据存储 C.数据冗余 D.数据采集 11.大数据的特点不包括（）。 A.数量大 B.类型少 C.速度快 D.价值高 第二章Hadoop简介 1.下列对云栈架构层数不正确的一项为________。 A.三层云栈架构 B.四层云栈架构 C.五层云栈架构 D.六层云栈架构 2.下列______不是云计算三层架构的概括。

Hadoop集群程序设计与开发教学大纲

《Hadoop集群程序设计与开发》教学 大纲 课程名称：Hadoop集群程序设计与开发 课程类别：必修 适用专业：大数据技术类相关专业 总学时：64学时 总学分：4.0学分 一、课程的性质 本课程是为大数据技术类相关专业学生开设的课程。大数据技术蓬勃发展，基于开源技术的Hadoop在行业中应用广泛。Hadoop开源免费、社区活跃，框架具备分布式存储和计算的核心功能，并且有企业成功的案例（如如淘宝、百度等）。本课程首先通过企业项目发展历程介绍了大数据与云计算的概念并将Hadoop在这二个领域中的作用与地位进行阐述。通过Hadoop源码片断与理论及实操结合的模式介绍Hadoop分布式存储框架HDFS与分布式计算框架MapReduce的用法。对于HDFS不能很好支持小条目读取的缺陷，引入HBase 框架进行应用说明。对于MapReduce框架对于项目专业人员的技能要求门槛高，复杂业务开发周期较长的问题引入了Hive框架进行应用说明。Hadoop与HBase和Hive结合进行项目中大数据的存取与统计计算在企业中的运用越来越广泛，学习Hadoop框架已然是进入大数据行业所必不可少的一步。 二、课程的任务 通过本课程的学习，使学生对Hadoop框架有一个全面的理解，课程内容主要包括了Hadoop基本原理与架构、集群安装配置、HDFS应用、HDFS I/O操作、MapReduce工作原理与应用编程、HBase基本应用、Hive基本应用，关键知识点配置Hadoop源码片断和实操案例进行辅助。涉及的知识点简要精到，实践操作性强。

三、教学内容及学时安排

四、考核方式 突出学生解决实际问题的能力，加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 出勤（10%）+ 平时作业与课堂练习（30%）+ 课程设计（60%）。 五、教材与参考资料

Hadoop Hive实战

HadoopHive实战 1内部表 1.1 创建表并加载数据 第一步启动HDFS、YARN和Hive，启动完毕后创建Hive数据库 hive>create database hive; hive>show databases; hive>use hive; 第二步创建内部表 由于Hive使用了类似SQL的语法，所以创建内部表的语句相对SQL只增加了行和字段分隔符。 hive>CREATE TABLE SOGOUQ2(DT STRING,WEBSESSION STRING,WORD STRING,S_SEQ INT,C_SEQ INT,WEBSITE STRING) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' LINES TERMINATED BY '\n' ; 第三步加载数据 数据文件可以从HDFS或者本地操作系统加载到表中，如果加载HDFS文件使用LOAD DATA INPATH，而加载本地操作系统文件使用LOAD DATA LOCAL INPATH命令。HIVE表保存的默认路径在${HIVE_HOME}/conf/hive-site.xml配置文件的hive.metastore.warehouse.dir属性指定，当创建表时会在hive.metastore.warehouse.dir指向的目录下以表名创建一个文件夹，在本演示中表默认指向的是/user/hive/warehouse。 数据文件在本地操作系统将复制到表对应的目录中，而数据文件在HDFS中，数据文件将移

动到表对应的目录中，原来的路径将不存在该文件。在这里使用《Spark编程模型（上）--概念及Shell试验》中在本地操作系统中的搜狗日志数据文件： hive>LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/upload/sogou/SogouQ2.txt' INTO TABLE SOGOUQ2; 在/user/hive/warehouse/hive.db/sogouq2目录下，可以看到SougouQ2.txt数据文件： 1.2 查询行数 可以用count关键字查询SogouQ2.txt数据行数，查询时会启动MapReduce进行计算，Map 的个数一般和数据分片个数对应，在本查询中有2个Map任务（数据文件有2个Block），1个Reduce任务。 hive>select count(*) from SOGOUQ2;

Hadoop 学习笔记

Hadoop 在Hadoop上运行MapReduce命令 实验jar：WordCount.jar 运行代码：root/……/hadoop/bin/hadoop jar jar包名称使用的包名称input(输入地址) output(输出地址) 生成测试文件：echo -e "aa\tbb \tcc\nbb\tcc\tdd" > ceshi.txt 输入地址：/data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input 输出地址：/data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/output 将测试文件转入输入文件夹：Hadoop fs -put ceshi.txt /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input/ceshi.txt 运行如下代码：hadoop jar /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/WordCount.jar WordCount /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/input/ceshi.txt /data2/u_lx_data/qiandongjun/eclipse/crjworkspace/output Hadoop架构 1、HDFS架构 2、MapReduce架构 HDFS架构（采用了Master/Slave 架构） 1、Client --- 文件系统接口，给用户调用 2、NameNode --- 管理HDFS的目录树和相关的的文件元数据信息以及监控DataNode的状 态。信息以“fsimage”及“editlog”两个文件形势存放 3、DataNode --- 负责实际的数据存储，并将数据定期汇报给NameNode。每个节点上都 安装一个DataNode 4、Secondary NameNode --- 定期合并fsimage和edits日志，并传输给NameNode （存储基本单位为block） MapReduce架构（采用了Master/Slave 架构） 1、Client --- 提交MapReduce 程序并可查看作业运行状态 2、JobTracker --- 资源监控和作业调度 3、TaskTracker --- 向JobTracker汇报作业运行情况和资源使用情况（周期性），并同时接 收命令执行操作 4、Task --- (1)Map Task (2)Reduce Task ——均有TaskTracker启动 MapReduce处理单位为split，是一个逻辑概念 split的多少决定了Map Task的数目，每个split交由一个Map Task处理 Hadoop MapReduce作业流程及生命周期 一共5个步骤 1、作业提交及初始化。JobClient将作业相关上传到HDFS上，然后通过RPC通知JobTracker，

hadoop常用命令

启动Hadoop ?进入HADOOP_HOME目录。 ?执行sh bin/start-all.sh 关闭Hadoop ?进入HADOOP_HOME目录。 ?执行sh bin/stop-all.sh 1、查看指定目录下内容 hadoopdfs –ls [文件目录] eg: hadoopdfs –ls /user/wangkai.pt 2、打开某个已存在文件 hadoopdfs –cat [file_path] eg:hadoopdfs -cat /user/wangkai.pt/data.txt 3、将本地文件存储至hadoop hadoopfs –put [本地地址] [hadoop目录] hadoopfs –put /home/t/file.txt /user/t (file.txt是文件名) 4、将本地文件夹存储至hadoop hadoopfs –put [本地目录] [hadoop目录] hadoopfs –put /home/t/dir_name /user/t (dir_name是文件夹名) 5、将hadoop上某个文件down至本地已有目录下hadoopfs -get [文件目录] [本地目录] hadoopfs –get /user/t/ok.txt /home/t 6、删除hadoop上指定文件 hadoopfs –rm [文件地址] hadoopfs –rm /user/t/ok.txt 7、删除hadoop上指定文件夹（包含子目录等）hadoopfs –rm [目录地址] hadoopfs –rmr /user/t

8、在hadoop指定目录内创建新目录 hadoopfs –mkdir /user/t 9、在hadoop指定目录下新建一个空文件 使用touchz命令： hadoop fs -touchz /user/new.txt 10、将hadoop上某个文件重命名 使用mv命令： hadoop fs –mv /user/test.txt /user/ok.txt （将test.txt重命名为ok.txt） 11、将hadoop指定目录下所有内容保存为一个文件，同时down至本地hadoopdfs –getmerge /user /home/t 12、将正在运行的hadoop作业kill掉 hadoop job –kill [job-id] 1、列出所有Hadoop Shell支持的命令 $ bin/hadoopfs -help 2、显示关于某个命令的详细信息 $ bin/hadoopfs -help command-name 3、用户可使用以下命令在指定路径下查看历史日志汇总 $ bin/hadoop job -history output-dir 这条命令会显示作业的细节信息，失败和终止的任务细节。 4、关于作业的更多细节，比如成功的任务，以及对每个任务的所做的尝试次数等可以用下面的命令查看 $ bin/hadoop job -history all output-dir 5、格式化一个新的分布式文件系统： $ bin/hadoopnamenode -format 6、在分配的NameNode上，运行下面的命令启动HDFS： $ bin/start-dfs.sh bin/start-dfs.sh脚本会参照NameNode上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上启动DataNode守护进程。 7、在分配的JobTracker上，运行下面的命令启动Map/Reduce： $ bin/start-mapred.sh bin/start-mapred.sh脚本会参照JobTracker上${HADOOP_CONF_DIR}/slaves文件的内容，在所有列出的slave上启动TaskTracker守护进程。 8、在分配的NameNode上，执行下面的命令停止HDFS： $ bin/stop-dfs.sh

Cloudera hadoop 大数据平台实战指南(10)

1.什么是kafka？传统的日志分析系统提供了一种离线处理日志信息的可扩展 方案，若要进行实时处理，通常会有较大延迟。而现有的消息（队列）系统能够很好地处理实时或者近似实时的应用，但未处理的数据通常不会写到磁盘上，这对于 Hadoop 之类（一小时或者一天只处理一部分数据）的离线应用而言可能存在问题。 Kafka 正是为了解决以上问题而设计的，它能够很好地支持离线和在线应用。 2.kafka的基本架构？ 从架构图可以看出，生产者 Producer、缓存代理 Broker 和消费者 Consumer 都可以有多个。 Producer 和 Consumer 实现 Kafka 注册的接口，数据从 Producer 发送到 Broker， Broker 承担一个中间缓存和分发的作用。 Broker 分发注册到系统中的 Consumer。 Broker 的作用类似于缓存，即活跃的数据和离线处理系统之间的缓存。客户端和服务器端的通信是基于简单的、高性能的且与编程语言无关的 TCP 协议。 Kafka 使用 ZooKeeper 作为其分布式协调框架，其动态扩容扩容是通过

ZooKeeper 来实现的。 3.kafka的基本概念？数据发生器（如 Facebook、 Twitter）产生的数据会被单个地运行在其服务器上的 Agent 所收集，之后数据收集器从各个 Agent 上汇集数据，并将采集到的数据存入 HDFS 或者 HBase 中。这个过程涉及以下几个基本概念。（1） Topic：特指 Kafka 处理的消息源的不同分类。（2） Partition： Topic 物理上的分组，一个 Topic 可以分为多个 Partition，每个 Partition 是一个有序的队列。Partition 中的每条消息都会被分配一个有序的 id。（3） Message：消息，是通信的基本单位。每个 Producer 可以向一个 Topic（主题）发布一些消息。（4）Producer：消息和数据生产者。向 Kafka 的一个 Topic 发布消息的过程叫作Producer。（5） Consumer：消息和数据消费者。订阅 Topics 并处理其发布的 消息的过程叫作 Consumer。（6） Broker：缓存代理。 Kafka 集群中的一台或多台服务器统称为 Broker。一台 Kafka 服务器就是一个 Broker。一个集群由多个Broker 组成，一个 Broker 可以容纳多个 Topic。

大数据培训零基础教学 Hadoop模式与搭建的相关问题

大数据培训零基础教学Hadoop模式与搭建的相关问题 刚刚结束了大数据Hadoop的相关教学，诚如前辈所言，确实是最重要且最难的一部分课程。在老师事先打好预防针的前提下，可以说是聚精会神，全身关注的完成了这部分知识的学习，当然后期仍然需要投入大量的时间进行巩固性学习和挖掘。大数据培训课上，理论和操作性的知识点很多，尤其在近期学习的Hadoop集群的搭建问题上，小细节，小难点拼频频出现，所以，今天集中总结以下笔记，希望对各位同学有所帮助。ps：以下不涉及完全分布式，只说明单机版和伪分布式。 一、hadoop本地模式和伪分布式模式之间的区别 1.单机(非分布式)模式。这种模式在一台单机上运行，没有分布式文件系统，而是直接读写本地操作系统的文件系统。 2.伪分布式运行模式。这种模式也是在一台单机上运行，但用不同的Java进程模仿分布式运行中的各类结点: (NameNode,DataNode,JobTracker,TaskTracker,SecondaryNameNode)。请注意分布式运行中的这几个结点的区别：从分布式存储的角度来说，集群中的结点由一个NameNode和若干个DataNode组成,另有一个SecondaryNameNode作为NameNode

的备份；从分布式应用的角度来说，集群中的结点由一个JobTracker和若干个TaskTracker 组成，JobTracker负责任务的调度，TaskTracker负责并行执行任务。TaskTracker必须运行在DataNode上，这样便于数据的本地计算。JobTracker和NameNode则无须在同一台机器上。一个机器上，既当namenode，又当datanode,或者说既是jobtracker,又是tasktracker。没有所谓的在多台机器上进行真正的分布式计算，故称为"伪分布式"。二，hadoop本地模式的搭建 1.首先需要一台客户机。 2.安装jdk。 1)首先在客户机根目录root文件夹下建立tools文件夹：root> mkdir tools。 2)用远程连接工具连接客户机，拖拽压缩包到客户机 root/tools/目录下 3) 解压jdk到/etc/local下：tar -zxvf jdk-8u152-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/ 3.安装hadoop 1) 拖拽压缩包到客户机root/rools 目录下。 2)解压hadoop到etc/local/下：tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz -C /usr/local/。 4.配置环境变量 hadoop> vi /etc/profile export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_152 export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.7.2/ export CLASSPATH=.；JAVA_HOME/lib/dt.jar；JAVA_HOME/lib/tools.jar export PATH=$JAVA_HOME/bi PATH；HADOOP_HOME/bin；

Windows下使用Hadoop安装与测试实例

Windows下使用Hadoop0.20.2实例 1.1 Windows 下使用Hadoop 的环境配置 （1）安装Hadoop 前，首先需要安装Cygwin 首先下载Cygwin(https://www.wendangku.net/doc/dd3480690.html,/install.html)，当setup.exe 下载成功后，直接运行，在弹出的“Cygwin Net Release Setup Program”的对话框中直接点击“下一步”，选择“download source”如下： 选择“Install from Internet”，进入下图所示对话框: 设置Cygwin 的安装目录，Install For 选择“All Users”，Default Text File Type 选择“Unix/binary”。“下一步”之后，设置Cygwin 安装包存放目录：

设置“Internet Connection”的方式，选择“Direct Connection”： 之后选择“Download site”： 选择最好选.cn结尾的，若无可以随意选择，若安装失败可多尝试几个。

“下一步”之后，可能会弹出下图的“Setup Alert”对话框，直接“确定”即可。在上图所示的对话框过程中，可能会弹出如下图所示的“Setup Alert”对话框，直接点击“确定”即可。 进入“Select Packages”对话框，必须保证“Net Category”下的“OpenSSL”被安装： 安装中需要选中Net category 中的openssh，如下图所示： 如果还打算在eclipse上编译Hadoop，则还必须安装“Base Category”下的“sed”，如下图所示：

大数据技术之hadoop实战笔记

Hadoop一直是我想学习的技术，正巧最近项目组要做电子商城，我就开始研究Hadoop，虽然最后鉴定Hadoop不适用我们的项目，但是我会继续研究下去，技多不压身。《Hadoop基础教程》是我读的第一本Hadoop书籍，当然在线只能试读第一章，不过对Hadoop历史、核心技术和应用场景有了初步了解。 ?Hadoop历史 雏形开始于2002年的Apache的Nutch，Nutch是一个开源Java 实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。 随后在2003年Google发表了一篇技术学术论文谷歌文件系统（GFS）。GFS也就是google File System，google公司为了存储海量搜索数据而设计的专用文件系统。 2004年Nutch创始人Doug Cutting基于Google的GFS论文实现了分布式文件存储系统名为NDFS。 2004年Google又发表了一篇技术学术论文MapReduce。MapReduce是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行分析运算。 2005年Doug Cutting又基于MapReduce，在Nutch搜索引擎实现了该功能。 2006年，Yahoo雇用了Doug Cutting，Doug Cutting将NDFS和MapReduce 升级命名为Hadoop，Yahoo开建了一个独立的团队给Goug Cutting专门研究发展Hadoop。 不得不说Google和Yahoo对Hadoop的贡献功不可没。 ?Hadoop核心

Hadoop的核心就是HDFS和MapReduce，而两者只是理论基础，不是具体可使用的高级应用，Hadoop旗下有很多经典子项目，比如HBase、Hive等，这些都是基于HDFS和MapReduce发展出来的。要想了解Hadoop，就必须知道HDFS和MapReduce 是什么。 HDFS HDFS（Hadoop Distributed File System，Hadoop分布式文件系统），它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。 HDFS的设计特点是： 1、大数据文件，非常适合上T级别的大文件或者一堆大数据文件的存储，如果文件只有几个G甚至更小就没啥意思了。 2、文件分块存储，HDFS会将一个完整的大文件平均分块存储到不同计算机上，它的意义在于读取文件时可以同时从多个主机取不同区块的文件，多主机读取比单主机读取效率要高得多得多。 3、流式数据访问，一次写入多次读写，这种模式跟传统文件不同，它不支持动态改变文件内容，而是要求让文件一次写入就不做变化，要变化也只能在文件末添加内容。 4、廉价硬件，HDFS可以应用在普通PC机上，这种机制能够让给一些公司用几十台廉价的计算机就可以撑起一个大数据集群。 5、硬件故障，HDFS认为所有计算机都可能会出问题，为了防止某个主机失效读取不到该主机的块文件，它将同一个文件块副本分配到其它某几个主机上，如果其中一台主机失效，可以迅速找另一块副本取文件。